模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备及介质.pdf
慧红****ad
亲,该文档总共22页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备及介质,属于人工智能领域。该方法包括:获取连续N帧的目标对象的人脸图像;将上述人脸图像输入人脸识别模型进行特征提取,得到第一人脸特征信息以及第二人脸特征信息;该人脸提取模型包括X层特征提取层;上述第一人脸特征信息为经所述X层特征提取层依次处理后得到的,上述第二人脸特征信息为经所述X层特征提取层中的第i层处理后得到的;i∈{2,3,……X?1};基于上述第一人脸图像特征信息和上述第二人脸特征信息,计算得到目标损失参数;基于该目标损失参数,对人脸识别模型进
模型训练方法、人脸识别方法、装置以及计算机存储介质.pdf
本申请提出一种模型训练方法、人脸识别方法、装置以及计算机可读存储介质,所述模型训练方法包括:提取人脸图像的人脸特征;将人脸特征输入待训练模型的热力图输出网络,获取人脸特征的核心关键点热力图;获取核心关键点热力图的人脸关键点偏移坐标;按照核心关键点热力图和真实人脸核心点,获取第一损失值;按照人脸关键点偏移坐标和真实人脸关键点偏移坐标,获取第二损失值;基于第一损失值和所述第二损失值对所述待训练模型进行训练。通过上述方法,使得待训练模型既能有热力图对核心点的准确估计优势,又有使用回归网络回归关键点时能够保留人脸
人脸鉴伪模型训练方法、设备、存储介质及装置.pdf
本发明公开了一种人脸鉴伪模型训练方法、设备、存储介质及装置,涉及生物识别技术领域。本发明在对人脸鉴伪模进行训练时,通过教师模型监督学生模型的训练过程,实现迁移学习,在学生模型收敛后,获得人脸鉴伪模。由于教师模型相比学生模型具有更高的检测精度,从而提高了学生模型的检测精度。同时,也保留了学生模型自身的速度快的优势,使得最终的人脸鉴伪模能够兼顾速度与精度。本发明的人脸鉴伪模在对人脸图像进行鉴伪时,具体较高的鉴伪速度与精度。
模型训练方法、手势识别方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种关节点旋转检测模型训练方法、装置、设备及介质,涉及图像处理技术领域,包括:获取人手图像数据,并提取第一手部关键点,以及利用反向动力学方法确定出各关节点的第一旋转轴角;将人手图像数据输入初始关节点旋转检测模型以输出六维旋转向量,并获取与六维旋转向量对应的第二旋转轴角;基于第一手部关键点和旋转矩阵确定出第二手部关键点;基于第一旋转轴角和第二旋转轴角以及基于第一手部关键点和第二手部关键点构建分别构建损失函数;利用总的损失函数对初始关节点旋转检测模型进行训练得到关节点旋转检测模型。通过构建关节点旋
人脸色素检测模型训练方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供一种人脸色素检测模型训练方法、装置、设备及存储介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括:对原始样本图像进行增益处理,得到目标样本图像;将目标样本图像输入初始人脸色素检测模型中,得到实际黑色素高清细节图像和实际红色素高清细节图像;对原始样本图像进行分解处理,得到监督黑色素高清细节图像和监督红色素高清细节图像;以监督黑色素高清细节图像和监督红色素高清细节图像作为监督参数,根据实际黑色素高清细节图像和实际红色素高清细节图像,对初始人脸色素检测模型进行迭代修正,得到目标人脸色素检测模型。本方案解决了低成本